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應用於智慧車之個人化自動巡航系統

為了解決Volvo V40的問題，作者洪柏軒 這樣論述：

現今自動巡航(Adaptive cruise control)系統已成為許多高科技汽車當中的標準配備。藉由控制車子的加速度，自動巡航系統在不同速度下可以保持不同的跟車距離，並且能依駕駛者習慣做調整。然而，由於駕駛者的習慣和自動巡航系統的距離不盡相同，頻繁的調整可能帶給駕駛者許多困擾。因此，本論文提出一種個人化自動巡航(PACC)系統，建立學習與駕駛模式。在學習模式時，PACC系統進行資料處理並採用全連結的深度學習(Fully-Connected Deep Learning)演算法進行訓練，在駕駛模式下，接收量測信號並即時預測期望車距。實驗結果顯示，基於本論文所提出預設模型下，比較學習前後預測

結果與實際值之間的平均絕對百分比誤差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)約為58.1%，經由學習駕駛者數據後模型的MAPE降低為21.07%。